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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "概念定义\n",
    "关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。或者说，关联分析是发现交易数据库中不同商品（项）之间的联系。\n",
    "\n",
    "关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。\n",
    "\n",
    "关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放入其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。\n",
    "\n",
    "二、频繁项集\n",
    "项集\n",
    "包含0个或多个项的集合\n",
    "\n",
    "支持度计数\n",
    "包含特定项集的事务个数\n",
    "\n",
    "支持度\n",
    "包含项集的事务数与总事务数的比值\n",
    "\n",
    "频繁项集\n",
    "满足最小支持度阈值\n",
    "\n",
    "频繁项集产生\n",
    "目标是发现满足最小支持读阈值的所有项集，这些项集乘坐频繁项集\n",
    "\n",
    "规则的产生\n",
    "目标是从上一步发现的频繁项集中提取所有高置信度的规则，这些规则称作强规则\n",
    "\n",
    "最大频繁项\n",
    "优点\n",
    "有效地提供了频繁项集的紧凑表示\n",
    "\n",
    "缺点\n",
    "不包含他们子集的支持度信息\n",
    "\n",
    "三、FP增长算法\n",
    "用一种称作FP树的紧凑数据结构组织数据，并直接从该结构中提取频繁项集\n",
    "\n",
    "FP树是一种输入数据的压缩表示，他通过逐个读入事务，并把每个事务映射到FP树中的一条路径来构造\n",
    "\n",
    "FP增长是一种以自底向上方式探索树，由FP树产生频繁项集的算法\n",
    "\n",
    "四、关联模式的评估\n",
    "关联分析算法往往需要产生大量的规则，建立一组广泛接受的评价关联模式质量的标准是非常重要的"
   ]
  }
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   "name": "python"
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